アメリカ人は新しいトピックや問題について学びたいとき、大規模言語モデル（LLM）—多くの人がAIと考えるもの—を利用する機会が増えています。つまり、知識を伝えたりアドバイスをしたりする際、その知識は多くの場合、利用可能な様々なAIプラットフォームの一つから得たものということになります。
新しいトピックについて学ぶためにLLMに頼ると、学習が浅くなり、AIを使って学んだことについて友人にアドバイスする能力が低下する可能性があることが判明しました。
これらの新たな発見は、合計1万人以上の参加者による7つの実験的研究から得られたものです。研究の著者の一人であるシリ・メルマドがThe Conversationで最初に報告したこれらの研究は、AIが人々の学習とその情報の伝達をどれだけ効果的に支援できるかをテストするために実施されました。
LLMは、特に教育や学習において、考えられるほぼすべての問題の解決策として宣伝されてきましたが、これまでのところ、AIの使用が効果的な学習方法であるという証拠は限られています。
AIと効果的な学習に関する新しい研究は何を示しているのか？
研究参加者は、新しいトピック—この場合、野菜の庭の育て方—について学ぶ課題を与えられました。トピックが与えられると、研究対象者はランダムにChatGPTのようなLLMか、単にGoogle検索を使って新しいトピックについて自分で学ぶよう割り当てられました。
研究参加者は、十分に学んだと判断するまで、与えられた検索ツールを好きなだけ使うことが許可されました。学習が終わると、野菜の庭の育て方について友人にアドバイスを書かなければなりませんでした。
トピックについて学ぶためにLLMを使用した人々は、学習が浅く、友人へのアドバイスを書く際の努力が少なく、より短くて事実的に不正確なアドバイスを書きました。
LLMを使用した参加者は、割り当てられたテーマについて学ぶ量が少なく、浅いアドバイスを与える可能性が高く、そのトピックについてあまり学んでいないと感じる可能性が高いことがわかりました。
研究対象者が書いたアドバイスは、独立した読者グループによってテストされました。読者は、彼らが読んでいるアドバイスが、ChatGPTを使用した人によるものか、通常のGoogle検索を使用してアドバイスしているトピックについて学んだ人によるものかを知りませんでした。
読者は、LLMでの学習に基づくアドバイスはあまり役に立たず、情報量が少なく、従来の検索よりもLLMを使用した後に書かれたアドバイスを受け入れる可能性が低いと判断しました。
他の分野の研究はAIと学習および効果について何を示しているのか？
これまでのところ、学習、効果、AIに関する研究のほとんどは、LLMが宣伝されているほど有用ではないことを示唆しています。また、AI使用が効率を向上させるのではなく、むしろ低下させるという証拠もあります。
経験豊富なウェブ開発者を対象とした研究では、参加者はAIを使用して作業が速くなっていると思っていましたが、実際には自分たちだけで作業するよりも、割り当てられたコーディングタスクを完了するのに約20％長くかかっていることが示されました。
その研究の著者らは、結果はウェブ開発コーディングタスクにのみ適用され、参加者のサンプルが小さいことに注意を促しました。しかし、著者らはまた、AI使用が作業を迅速化するという認識は非常に不正確である可能性があると指摘しています。
学習には悪影響かもしれないが、AIは企業の経費削減に役立つのか？
これまでのところ、AIは多くの企業の経費削減や利益増加に貢献していないようです。
利用可能な証拠によると、AIプロジェクトを実施した企業の95％が、それによる利益の増加を見ていないことがわかっています。この発見は、今年の夏に発表されたMITによる様々な分野にわたる数百のAI実装の研究から得られたものです。
シカゴ大学の研究者たちは、AIの使用が労働者の効率を向上させているか、企業の賃金コストを削減しているかどうかを研究した際に同様の結果を発見しました。実際、一部のケースでは、研究者たちはAIの使用が新しいタスクを生み出すことで、作業負荷を減らすのではなく増やしていることを発見しました。
AIが効果的な学習を支援できるかどうかについてはさらなる研究が必要
マルマドは、AIと学習に関するさらなる研究を計画しており、AIベースの学習における課題の欠如が更なる知識収集のモチベーションを低下させるため、AI学習ツールにおいてより多くの「摩擦」が必要かどうかを評価することの重要性を彼女の記事で指摘しています。
「学習タスクに健全な摩擦を課す生成AIツールを研究する予定です—特に、どのタイプのガードレールやスピードバンプが、簡単で要約された回答を超えて積極的に学習するようユーザーを最も効果的に動機づけるかを検討します。このようなツールは、教育者の主な課題が、基礎的な読み書きや数学のスキルを発展させながら、LLMが日常生活の不可欠な部分となる可能性が高い現実の世界に備える方法を学生に提供することである中等教育において特に重要であると思われます。」
